Blog · AI e costi · 18 ottobre 2026
AI in casa o AI di frontiera? Abbiamo fatto i conti dei miliardi di token
Un noto divulgatore racconta di far girare la sua intelligenza artificiale in casa, su un computer suo, perché con gli agenti i token «si contano a miliardi» e un mese di lavoro, ai prezzi di Claude, gli sarebbe costato 40.000 dollari. È una tesi che piace: l’AI tua, che non paghi a consumo e che nessuno ti cambia. Noi lavoriamo ogni giorno con le AI di frontiera e abbiamo rifatto i conti, con le sue cifre e con i listini di ottobre 2026. Alla fine diamo un punteggio.
- Costi e token
- Dati e sicurezza
- Con il punteggio
- Domenica 18 ottobre 2026
La macchina in casa
Il sistema che descrive è fatto di tre computer: un Mac Mini che coordina gli agenti, un Mac Studio con 256 GB di memoria che tiene il modello (da solo ne occupa circa 200) e un vecchio Mac Intel da 64 GB che fa girare i browser con cui gli agenti navigano. Il modello è Qwen 3.5 di Alibaba, a pesi aperti: 122 miliardi di parametri, 10 attivi alla volta. Il costo, secondo lui, è di circa 10.000 dollari, una volta sola.
Una volta sola, però, non vuol dire zero. Tre computer accesi giorno e notte, con il Mac Studio sotto sforzo, assorbono nella nostra stima intorno ai 400 watt: circa 290 kWh al mese, che a New York, tra 25 e 29 centesimi al kWh, fanno 80-100 dollari di corrente. Spalmando il computer su tre anni, il conto arriva a circa 365 dollari al mese. Più il tempo di chi lo tiene in piedi.
I 40.000 dollari sono un prezzo che nessuno paga
Quei 40.000 dollari sono calcolati a listino pieno, come se ogni token letto dall’agente fosse nuovo. Non funziona così. Un agente rilegge sempre lo stesso contesto, e i token già letti finiscono nella cache: su Claude Opus 5.5 costano 0,20 dollari al milione invece di 4, su GPT-6.1 Sol 0,10 invece di 2. Prendiamo un mese pesante: 10 miliardi di token letti, il 90% dalla cache, e 100 milioni scritti. Con Opus 5.5 sono circa 7.800 dollari, con GPT-6.1 Sol circa 3.900. Non 40.000.
E chi usa gli agenti ogni giorno non paga a token: ha un abbonamento. Una misura indipendente su 36 account Claude Max 20x (200 dollari al mese), nella settimana dal 5 al 12 ottobre, ha contato circa 231 milioni di token letti fuori dalla cache e 12,5 milioni scritti: ai prezzi delle API, circa 7.500 dollari al mese di lavoro. Il mese pesante dell’esempio, più o meno, sta dentro un abbonamento da 200 dollari.
Opus 5.5 a listino
4 $ al milione letti, 20 $ scritti, 0,20 $ dalla cache.
GPT-6.1 Sol
2 $ letti, 10 $ scritti, 0,10 $ dalla cache: un quinto di GPT-6 Astra.
Qwen 3.5 noleggiato
Lo stesso modello che sta in casa, online: circa 0,26 $ letti e 2 $ scritti.
Claude Max 20x
200 $ al mese, circa 7.500 $ di lavoro a prezzi API secondo una misura di terzi.
Due abbonamenti, 400 € al mese, e un portatile qualsiasi
Mettiamo sul tavolo la stessa cifra. Con circa 400 € al mese si prendono due abbonamenti di fascia alta: Claude Max e ChatGPT Pro, oppure uno dei due con Google AI Ultra. Il computer per usarli è quello che hai già: il lavoro pesante lo fanno i data center, e un portatile che consuma 15-30 watt costa pochi euro di corrente al mese.
La differenza non è nel prezzo, che è lo stesso. È in cosa compri. In casa compri un modello di fascia media che va a circa 43 token al secondo, una richiesta alla volta: acceso sempre, scrive al massimo poco più di 100 milioni di token al mese. Con gli abbonamenti compri i modelli più forti che esistono, che lavorano su più agenti insieme.
La corsa fra i colossi la paghi loro, non tu
Anthropic, OpenAI e Google si inseguono ogni mese, e chi ne approfitta è chi usa i loro modelli. Opus 5.5 è uscito a settembre costando il 20% meno di Opus 5. GPT-6.1 Sol fa quasi quanto Astra a un quinto del prezzo. Con un abbonamento il salto arriva il giorno dopo, senza fare niente.
Anche i modelli aperti corrono, va detto. Ma restano dietro: secondo Epoch AI i migliori sono circa quattro mesi indietro rispetto a quelli chiusi, e la distanza nel 2026 è leggermente cresciuta. Quattro mesi, con gli agenti, sono una generazione. E dentro 256 GB ci stanno solo i modelli aperti medi: i più forti, come DeepSeek V4 Pro da 1.600 miliardi di parametri o Kimi K3 che ne chiede oltre 600 GB, vogliono un data center. Se esce il modello giusto e non ci sta, non basta scaricarlo: bisogna ricomprare il computer.
Due su tre: la scelta vale più del possesso
Chi ha l’AI in casa ha comprato un modello. Chi ha due abbonamenti ha comprato la scelta: le AI di frontiera sono tre, e ogni mese si tengono le due migliori e si disdice quella rimasta indietro. Cambiare costa un clic, perché quello che conta davvero (le istruzioni, le regole, i file di lavoro) sta in cartelle tue, sul tuo computer, e passa da un modello all’altro.
In casa cambiare modello vuol dire scaricare 200 GB, poi giorni di prove: rifare i comandi degli agenti, controllare che non sbagli dove prima andava bene. Si può fare, ma è lavoro, ed è sempre di chi possiede la macchina.
E i dati?
Qui la casa ha un vantaggio vero, e lo riconosciamo: i dati non escono, e il modello non cambia senza preavviso. Per uno studio medico o legale, o per chi custodisce segreti industriali, conta. Ma guardiamo i fatti: gli incidenti di Anthropic e OpenAI di questi anni sono stati un fornitore di statistiche violato (Mixpanel, novembre 2025: nomi ed email, nessuna chat), un file di clienti mandato per errore da un collaboratore, il codice di un programma pubblicato per sbaglio. Nessuna conversazione di clienti rubata.
E si può usare la frontiera facendo uscire poco: gli agenti come Claude Code lavorano sui file del tuo computer e mandano al modello solo il pezzo che serve; con i contratti aziendali i dati non addestrano i modelli e si può chiedere che non vengano conservati; Claude gira anche su AWS e Google Cloud con server in Europa. Il trucco migliore è proprio un piccolo modello in casa che toglie nomi e codici prima di mandare il testo alla frontiera. Un computer acceso giorno e notte con i browser in giro per il web, invece, non è più sicuro di un data center solo perché sta in salotto.
Il punteggio: 400 € al mese, chi vince
Abbiamo dato un voto da 1 a 10 su otto cose che contano per chi lavora con l’AI ogni giorno. È la nostra valutazione, con i numeri sopra.
Qualità dei modelli: 10 contro 7. Aggiornamenti: 10 contro 4. Libertà di scelta: 9 contro 4. Velocità e lavori in parallelo: 9 contro 4. Tempo di manutenzione: 9 contro 3. Costo al mese: 8 contro 8. Riservatezza dei dati: 6 contro 10. Modello che non cambia: 5 contro 10. Totale: due su tre di frontiera 66 su 80, AI in casa 50 su 80.
Per quasi tutte le aziende, a parità di spesa, vince la frontiera. L’AI in casa ha senso per una parte del lavoro, quella con i dati che non devono uscire, accanto ai modelli migliori, non al loro posto.
Due su tre di frontiera
66 su 80: modelli migliori, aggiornati, scelti ogni mese, senza manutenzione.
AI in casa
50 su 80: dati che restano dentro e modello fermo, ma qualche mese indietro e tutto da mantenere.
Domande
Quanto costa far girare un’AI in casa?
Il sistema dell’esempio, con un Mac Studio da 256 GB, è costato circa 10.000 dollari. A questi si aggiunge la corrente: nella nostra stima 80-100 dollari al mese a New York con tre computer accesi sempre. Su tre anni sono circa 365 dollari al mese.
Un abbonamento a Claude o ChatGPT basta per gli agenti?
Per la maggior parte del lavoro sì. Una misura indipendente su Claude Max 20x (200 dollari al mese) ha contato in una settimana un uso che, ai prezzi delle API, vale circa 7.500 dollari al mese.
I modelli aperti sono molto indietro?
Secondo Epoch AI, nel 2026 i migliori modelli aperti sono circa quattro mesi dietro a quelli chiusi. Quelli che stanno in un computer da casa sono i medi, non i più forti.
Posso usare un’AI di frontiera senza far uscire i dati dei clienti?
Si riduce molto quello che esce: agenti che lavorano sui file in locale, contratti aziendali senza addestramento e senza conservazione, server in Europa via AWS o Google Cloud, e un modello piccolo in casa che toglie nomi e codici prima di mandare il testo.